Apache Hadoop的发布，大幅降低了海量数据存储成本。但企业如何用好它？通常遵循以下三种模式：

1. 数据精炼厂
用Hadoop提取、清洗海量原始数据（如日志、社交数据），再将精炼后的结构化数据导入传统数据仓库供BI分析。此模式对现有系统改动小，能快速见效，广泛用于金融、零售、电信等行业。

2. 数据探索
数据直接留在Hadoop上供科学家交互式探索，而非预处理后转移。企业可挖掘以往被忽略的日志或社交数据，发现新商机或识别欺诈，这在传统架构中很难实现。

3. 挖掘应用程序
最具变革性。Hadoop中海量数据直接驱动业务应用，实现个性化推荐或动态定价。雅虎、Facebook借此构建核心业务，传统企业也开始跟进。

三种模式常依次演进：从提炼数据起步，到探索，最终实现数据驱动应用。理解这些模式，可显著降低Hadoop落地复杂度，助其发挥更大价值。